SillyTavern 用户探讨 Lorebooks、Memory Books 与向量化的长期记忆配置

一位 SillyTavern 用户使用 koboldcpp 运行 TheDrummer_Artemis-31B-v1.2-Q5_K_M 模型，搭配 Qwen3-Embedding-0.6B 嵌入模型、32k 上下文，向量化设置 Query Depth = 2、Max Entries = 5、Score Threshold = 0.6。他发现长而详细的记忆条目（约 600-800 tokens）在向量化匹配时得分过于接近，容易召回不相关记忆，因此询问社区是否采用更短的逐拍式记忆条目，以及关键词与向量化如何组合使用。